Cartographer SLAM 中的 Scan Matching：g2o 与 Ceres 的比较分析
机器人学
2025-07-11 v1
摘要
本文对 g2o 与 Ceres 求解器在 Cartographer 框架内增强扫描配准性能方面的进行比较分析。Cartographer 是同时定位与地图构建（SLAM）中广泛使用的库，依赖优化算法来 refined 位姐估计并提高地图精度。本研究旨在评估 g2o 求解器在速度、效率和准确性方面相对于 Ceres 求解器的性能。Cerés 是 Cartographer 的默认求解器。在我们的实验中，Cerés 在速度、收敛效率和整体地图清晰度方面均优于 g2o。Cerés 所需的迭代次数更少，收敛时间更短，尤其在具有 AgileX LIMO 机器人的真实场景映射中，产生更准确、更清晰的地图。然而，g2o 在局部障碍物检测方面表现突出，凸显了其在特定情境下的价值。
引用
@article{arxiv.2507.07142,
title = {g2o vs. Ceres: Optimizing Scan Matching in Cartographer SLAM},
author = {Quanjie Qiu and MengCheng Lau},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07142},
year = {2025}
}